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    "# 对混淆矩阵结果进行分析"
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      "remove zero columns: ['Surname_Class_Abelseth', 'Surname_Class_Abelson', 'Surname_Class_Aks', 'Surname_Class_Ali', 'Surname_Class_Allen', 'Surname_Class_Allison', 'Surname_Class_Andersson', 'Surname_Class_Andrew', 'Surname_Class_Andrews', 'Surname_Class_Angle', 'Surname_Class_Arnold-Franchi', 'Surname_Class_Asplund', 'Surname_Class_Astor', 'Surname_Class_Attalah', 'Surname_Class_Backstrom', 'Surname_Class_Baclini', 'Surname_Class_Barbara', 'Surname_Class_Baxter', 'Surname_Class_Beane', 'Surname_Class_Becker', 'Surname_Class_Beckwith', 'Surname_Class_Betros', 'Surname_Class_Bishop', 'Surname_Class_Bonnell', 'Surname_Class_Boulos', 'Surname_Class_Bourke', 'Surname_Class_Bowen', 'Surname_Class_Braund', 'Surname_Class_Brown', 'Surname_Class_Bryhl', 'Surname_Class_Buckley', 'Surname_Class_Burns', 'Surname_Class_Cacic', 'Surname_Class_Caldwell', 'Surname_Class_Calic', 'Surname_Class_Canavan', 'Surname_Class_Caram', 'Surname_Class_Cardeza', 'Surname_Class_Carlsson', 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     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "remove zero columns: ['Surname_Class_Abelseth', 'Surname_Class_Abelson', 'Surname_Class_Aks', 'Surname_Class_Ali', 'Surname_Class_Allen', 'Surname_Class_Allison', 'Surname_Class_Andrew', 'Surname_Class_Andrews', 'Surname_Class_Angle', 'Surname_Class_Arnold-Franchi', 'Surname_Class_Asplund', 'Surname_Class_Astor', 'Surname_Class_Attalah', 'Surname_Class_Backstrom', 'Surname_Class_Baclini', 'Surname_Class_Barbara', 'Surname_Class_Baxter', 'Surname_Class_Becker', 'Surname_Class_Beckwith', 'Surname_Class_Betros', 'Surname_Class_Bishop', 'Surname_Class_Bonnell', 'Surname_Class_Boulos', 'Surname_Class_Bourke', 'Surname_Class_Bowen', 'Surname_Class_Bradley', 'Surname_Class_Braund', 'Surname_Class_Brown', 'Surname_Class_Bryhl', 'Surname_Class_Buckley', 'Surname_Class_Burns', 'Surname_Class_Cacic', 'Surname_Class_Caldwell', 'Surname_Class_Calic', 'Surname_Class_Canavan', 'Surname_Class_Caram', 'Surname_Class_Cardeza', 'Surname_Class_Carlsson', 'Surname_Class_Carr', 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     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#移除数据中全为0的列\n",
    "keep_columns = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']\n",
    "def remove_zero_columns(input):\n",
    "    zero_columns = input.columns[(input == 0).all()]\n",
    "    tcolumns_to_remove = [col for col in zero_columns if col not in keep_columns]\n",
    "    if len(tcolumns_to_remove) > 0:\n",
    "        print('remove zero columns:',tcolumns_to_remove)\n",
    "        return input.drop(columns=tcolumns_to_remove)\n",
    "tp_data = remove_zero_columns(tp_data)\n",
    "tn_data = remove_zero_columns(tn_data)\n",
    "fp_data = remove_zero_columns(fp_data)\n",
    "fn_data = remove_zero_columns(fn_data)"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "kaggle",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
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